Bảng 3.3 : So sánh kết quả đo lường giữa mơ hình MDA và CRV
3.2 Các giải pháp nâng cao khả năng ứng dụng hiệu quả mơ hình phân
3.2.9 Nâng cao tiêu chuẩn vốn điều lệ khi niêm yết
Nghị định 58/2012/NĐ-CP có hiệu lực từ ngày 15/09/2012 quy định tiêu chuẩn vốn điều lệ khi niêm yết trên HOSE phải đạt 120 tỷ đồng trở lên, trên HNX phải đạt từ 30 tỷ đồng trở lên. Mặc dù đã hai lần nâng chuẩn niêm yết về vốn điều lệ nhưng nếu so với các nước trong khu vực thì vẫn cịn khá thấp như Nhật Bản (1 tỷ JPY ~ 270 tỷ VND), Hàn Quốc (10 triệu USD ~ 208 tỷ VND), Thái Lan (300 triệu Baht ~ 207 tỷ VND), vì vậy UBCKNN cần xây dựng lộ trình cụ thể để nâng cao hơn nữa quy định về vốn điều lệ khi niêm yết trên TTCK. Việc nâng cao quy định vốn điều lệ khi niêm yết không những giúp cho các công ty giảm rủi ro về tài chính, tăng cường khả năng tự chủ về tài chính, tăng cường năng lực cạnh tranh trong hoạt động kinh doanh mà cịn góp phần tăng cung cổ phiếu ra thị trường, góp phần đa dạng hóa các hình thức sở hữu và hạn chế hiện tượng thao túng, làm giá cổ phiếu. Nâng cao tiêu chuẩn vốn điều lệ khi niêm yết còn trực tiếp làm gia tăng giá trị của biến LOGMKTCAPTA và gián tiếp làm gia tăng hệ số Z của mơ hình MDA.
Kết luận chương 3
Chương 3 đã đề xuất mơ hình MDA mà cụ thể là hệ số Z áp dụng cho các CTNY trên TTCK Việt Nam và công bố đo lường nguy cơ tài chính của 98 CTNY trong giai đoạn 2008 – 2011.
Các giải pháp về việc triển khai đo lường nguy cơ tài chính cũng như những giải pháp nhằm nâng cao khả năng sử dụng mơ hình đo lường nguy cơ tài chính trong thời gian tới cũng được trình bày trong chương này.
77
KẾT LUẬN
Luận văn đã thống kê được các chỉ số quan trọng của các phân tích trước đây cũng như các phương pháp để đo lường nguy cơ tài chính, tuy nhiên do giới hạn của nghiên cứu nên chắc chắn rằng có nhiều phương pháp tốt hơn chưa được đề cập đến.
Luận văn sử dụng số liệu đầu vào là các chỉ số tài chính của 98 CTNY tại HOSE và HNX từ năm 2008 đến năm 2011. Các chỉ số này được đưa vào quy trình phân tích MDA và kết quả là một cơng thức hay cịn được gọi là hệ số Z = 0.5610 + 10.3500 ROA + 1.1200 LOGMKTCAPTA được phát hiện có khả năng đo lường được nguy cơ tài chính các CTNY trên TTCK Việt Nam và được kiểm định trên mẫu kiểm tra với độ chính xác trung bình đạt 72.42%
Hệ số Z đã được kiểm nghiệm vào thực tế với khả năng đo lường bị suy giảm theo thời gian (đo lường chính xác của nó có thể lên đến 95% cho thời điểm phân tích trước thời điểm xảy ra nguy cơ tài chính 1 năm và chỉ cịn 70% nếu phân tích cách đó 2 năm), vì vậy việc xây dựng hệ số Z cho từng giai đoạn nghiên cứu nhằm gia tăng độ chính xác của hệ số Z là việc cần thiết và cần phải được cập nhật kịp thời.
Với thực trạng hiện nay là việc đo lường cũng như xếp hạng nguy cơ tài chính các CTNY trên TTCK Việt Nam nói riêng và các cơng ty tại Việt Nam nói chung cịn mới mẻ và chưa phát triển, trong khi TTCK luôn được xem là một trong những kênh huy động vốn quan trọng của nền kinh tế. Do vậy, kết quả nghiên cứu cũng như những giải pháp trong Luận văn này có thể giúp cho các nhà đầu tư quản trị rủi ro tài chính nhằm hạn chế được rủi ro trong đầu tư chứng khoán, các tổ chức tín dụng có thêm thơng tin tham khảo trong việc cấp xét tín dụng cho các CTNY, đồng thời có thể giúp cho các cơ quan quản lý nhà nước đưa ra được những chính sách phù hợp nhằm kiểm soát được rủi ro tài chính trên TTCK cũng như góp phần xây dựng được một TTCK minh bạch và hiệu quả.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt
1. Báo điện tử Diễn đàn doanh nghiệp, 2012. Luật phá sản – lối thoát… cuối đường. http://dddn.com.vn/20120411110647651cat177/luat-pha-san-loi-thoat- cuoi-duong.htm. [ngày truy cập 26 tháng 05 năm 2012].
2. Báo điện tử Diễn đàn kinh tế Việt Nam, 2012. Thao túng giá cổ phiếu: Vi phạm nhiều, xử được bao nhiêu?. http://vef.vn/2012-08-13-thao-tung-gia-co- phieu-vi-pham-nhieu-xu-duoc-bao-nhieu-.[ngày truy cập 18 tháng 08 năm 2012].
3. Báo điện tử Đầu tư chứng khoán- online, 2010. Xếp hạng tín dụng và tín nhiệm, sai khác quá lớn. http://tinnhanhchungkhoan.vn/RC/N/CFGEEB/xep- hang-tin-dung-va-tin-nhiem:-sai-khac-qua-lon.html. [ngày truy cập 28 tháng 12 năm 2010 ].
4. Báo điện tử Stox, 2010. Phần mềm phân tích cổ phiếu stoxpro, http://corporate.stox.vn/san-pham/2/1/8. [ngày truy cập 31 tháng 12 năm 2010].
5. Chính phủ, 1996. Nghị định số 75/CP ngày 28 tháng 11 năm 1996 của Thủ tướng Chính phủ về việc thành lập Ủy ban chứng khốn nhà nước.
6. Chính phủ, 1998. Nghị định số 48/1998/NĐ-CP ngày 11 tháng 07 năm 1998 của Thủ tướng Chính phủ về chứng khốn và thị trường chứng khốn.
7. Chính phủ, 1998. Quyết định số 127/1998/QĐ-TTg ngày 11 tháng 07 năm 1998 của Thủ tướng Chính phủ về việc thành lập Trung tâm giao dịch chứng khốn.
8. Chính phủ, 2003. Nghị định số 144/2003/NĐ-CP ngày 28 tháng 11 năm 2003 của Thủ tướng Chính phủ về chứng khốn và thị trường chứng khốn.
9. Chính phủ, 2004. Nghị định số 66/2004/NĐ-CP ngày 19 tháng 02 năm 2004 về việc chuyển ủy ban chứng khoán nhà nước vào Bộ Tài chính.
10. Cơng trình nghiên cứu khoa học sinh viên, 2010. Xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp Việt Nam – Thực trạng và giải pháp. Trường Đại học kinh tế TP. Hồ
Chí Minh.
11. Cơng ty cổ phần xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp Việt Nam, 2011. Báo cáo
thường niên chỉ số tín nhiệm Việt Nam năm 2011.
12. Cơng ty cổ phần xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp Việt Nam, 2012. Giới thiệu về CRV. http://crv.com.vn/gioi-thieu.htm. [ngày truy cập 25 tháng 05 năm 2012].
13. Đặng Hoàng Đức, 2010. Xây dựng mơ hình xếp hạng tín dụng đối với các khách hàng sử dụng thẻ tín dụng Ngân hàng Đơng Á. Luận văn Thạc sĩ kinh
tế. Trường Đại học kinh tế TP. Hồ Chí Minh.
14. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008. Thống kê ứng dụng. Hà Nội: Nhà xuất bản Thống Kê.
15. Huỳnh Cát Tường, 2008. Khánh kiệt tài chính và ứng dụng mơ hình Z-score
trong dự báo khánh kiệt tài chính. Luận văn Thạc sĩ kinh tế. Trường Đại học kinh tế TP. Hồ Chí Minh.
16. Lê An Khang, 2008. Ảnh hưởng của thông tin bất cân xứng đối với nhà đầu tư
trên thị trường chứng khốn TP.Hồ Chí Minh. Luận văn Thạc sĩ kinh tế. Trường Đại học kinh tế TP. Hồ Chí Minh.
17. Lê Trung Thành, 2010. Giám sát giao dịch chứng khoán trên thị trường
chứng khoán Việt Nam. Luận án Tiến sĩ Kinh tế. Trường Đại học kinh tế quốc
dân.
18. Ngân hàng nhà nước, 2002. Quyết định số 57/2002/QĐ-NHNN ngày 24 tháng 01 năm 2002 về việc triển khai thí điểm đề án phân tích, xếp loại tín dụng doanh nghiệp.
19. Ngân hàng nhà nước, 2004. Quyết định số 473/QĐ-NHNN ngày 28 tháng 04 năm 2004 về việc triển khai đề án phân tích, xếp loại tín dụng doanh nghiệp. 20. Ngân hàng nhà nước, 2006. Quyết định số 1253/QĐ-NHNN ngày 21 tháng 06
năm 2006 về việc thực hiện nghiệp vụ phân tích, xếp hạng tín dụng doanh nghiệp.
21. Ngân hàng nhà nước, 2010. Xếp hạng tín dụng các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
22. Nguyễn Trọng Hịa, 2009. Xây dựng mơ hình xếp hạng tín dụng đối với các doanh nghiệp Việt Nam trong nền kinh tế chuyển đổi. Luận án Tiến sĩ kinh tế.
Trường Đại học kinh tế quốc dân.
23. Sở giao dịch chứng khoán Tp. Hà Nội, 2011. Tổ chức phát hành – niêm yết. http://www.hnx.vn/web/guest/dang-niem-yet. [ngày truy cập 31/12/2011]. 24. Sở giao dịch chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh, 2011. Danh sách các cổ phiếu.
http://www.hsx.vn/hsx/Modules/Danhsach/Chungkhoan.aspx. [ngày truy cập: 31 tháng 12 năm 2011].
25. Trần Ngọc Thơ - chủ biên, 2005. Tài chính doanh nghiệp hiện đại. Hà Nội:
Nhà xuất bản thống kê.
26. Trường Đại học kinh tế TP. Hồ Chí Minh, Khoa tài chính doanh nghiệp, 2011.
Quản trị rủi ro tài chính (pdf).
http://www.foc.ueh.edu.vn/home/sites/files/upload/u63/QTRRTC- Caohoc.pdf. [ngày truy cập 26/05/2012].
Tiếng Anh
1. Adnan and Dar, 2006. Predicting corporate bankruptcy: where we stand?.
Corporate Governance. Vol.6, no 1, pp 18 - 33
2. Altman, 1968. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance. Vol. 23, no. 4, pp 589-609. 3. Altman, 1984. The success of business failure prediction models: an
international survey. Journal of Banking and Finance. Vol. 8, no. 2, pp 171-
198.
4. Altman, 1993. Corporate Financial Distress and Bankruptcy. NewYork:
John Wiley & Sons.
5. Altman, Haldeman, Narayanan, 1977. Zeta analysis: a new model to identify bankruptcy risk of corporations. Journal of Banking and Finance. Vol. 1, no. 1, pp 29-54.
6. Beaver, 1966. Financial ratios as predictors of failure. Journal of Accounting Research. Vol. 4, no. 1, pp 71-111.
7. Ben Chin-Fook Yap, David Gun-Fie Yong, Wai-Ching Poon, 2010. How well do financial ratios and Multiple Discriminant Analysic predict company failures in Malaysia. International Research Journal of Finance and Economics. Issue 54.
8. Blum, 1974. Failing company discriminant analysis. Journal of Accounting Research. Vol. 12, no.1, pp 1-25.
9. Deakin, 1972. A discriminant analysis of predictors of business failure.
Journal of Accounting Research. Vol. 1, no. 10, pp 167-179.
10. Deakin, 1977. Financial Crises: Institutions and Markets in a Fragile Environment. NewYork: John Wiley.
11. Edmister, 1972. An empirical test of financial ratio analysis for small business failure prediction. Journal of Financial and Quantitative Analysis. Vol. 61,
no.2, pp 1477-1493.
12. Edward I. Altman and Anthony Saunders, 1996. Credit Risk Measurement: Developments over the last 20 years. New York University.
13. Green and Salkind, 2010. Using SPSS for Windows and Macintosh: Analyzing
and Understanding Data, Lesson 34: Discriminant Analysis [pdf].
https://www.u-
cursos.cl/ingenieria/2010/1/IN540/1/material_docente/bajar?id_material=286691. 14. Hamer, 1983. Failure prediction: sensitivity of classification accuracy to
alternative statistical methods and variable sets. Journal of Accounting and Public Policy. Vol. 2, no. 4, pp. 289-307.
15. Jo Han and Lee, 1997. Bankruptcy prediction using case-based reasoning, neural networks, and discriminant analysis. Expert Systems with Applications. Vol. 13, no. 2, pp 97-108.
16. Jones, 1987. Current techniques in bankruptcy prediction. Journal of Accounting Literature. Fisher School of Accounting, University of Florida.
Vol. 6, pp 131-164.
17. Lennox, 1999. Identifying failing companies: a re-evaluation of the Logit, Probit and DA approaches. Journal of Economics and Business. Vol. 51, no.
4, pp 347-346.
18. Leshno and Spector ,1996. Neural network prediction analysis: the bankruptcy case. Neurocomputing. Vol. 10, no. 2, pp 125-147.
19. Lincoln, 1984. An empirical study of the usefulness of accounting ratios to describe levels of insolvency risk. Journal of Banking and Finance. North-
Holland. Vol. 8, no. 2, pp 321-340.
20. Ohlson, 1980. Financial ratios and probabilistic prediction of bankruptcy.
Journal of Accounting Research. Vol.18, no. 1, pp 109-131.
21. Olli Vayrynen, 2007. Identifying Undervalued stocks with Multiple Financial
Ratios. Master’s thesis submitted in partial fullfillment of the requirements for
the degree of Master of Science in Technology. Helsinki university of Technology.
22. Pranee Leksrisakul, Michael Evans, 2005. A model of Corporate Bankruptcy in Thailand using Multiple Discriminant Analysic. Journal of Economic and
Social Policy. Vol 10, Article 5.
23. Scott, 1981. The probability of bankruptcy: a comparison of empirical predictions and theoretical models. Journal of Banking and Finance. Vol. 5,
no. 3, pp 317-344.
24. Sinkey, 1975. A multivariate statistical analysis of the characteristics of problem banks. The Journal of Finance. Vol. 30, no. 1, pp 21-36.
25. Tabachnick and Fidell, 1996. Using Multivariate Statistic. USA: Harper
Collins Publishers.
26. Wilcox, 1971. A simple theory of financial ratio on predictors of failure.
Journal of Accounting Research. Vol. 8, no. 4, pp 389-395.
27. Wilcox, 1973. A prediction of business failure using accounting data, Journal
of Accounting Research. Vol. 8, no. 11, pp 163-179.
28. Zavgren, 1983. The prediction of corporate failure: the state of the art. Journal
of Accounting Literature. Vol. 2, no. 1, pp 1-37.
PHỤ LỤC 1: Các chỉ số tài chính trong các mơ hình đa biến tiêu biểu Chỉ số tài chính Altman 1968 Deakin 1972 Edmister 1972 Sinkey 1974 Altman và cộng sự 1977 Ohlson 1980 Altman 1993 Chỉ số lợi nhuận Dòng tiền/Tổng tài sản X Dòng tiền/Tổng nợ phải trả X X Dòng tiền/(Tổng nợ phải trả + cổ phiếu ưu
đãi) X EBIT/Tổng tài sản X X X Thu nhập ròng/Tổng tài sản X X X Kinh phí hoạt động/Tổng nợ phải trả X Lỗ lũy kế 2 năm X Chỉ số thanh khoản Vốn lưu động/Tổng tài sản X X X X Tiền mặt/Nợ ngắn hạn X X Tiền mặt/Tổng tài sản X Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn X X X Tài sản ngắn hạn/Tổng tài sản X X Nợ ngắn hạn/Tài sản ngắn hạn X Nợ ngắn hạn/Vốn chủ sở hữu X Tài sản lưu động/Nợ ngắn hạn X X X Tài sản lưu động/Tổng tài sản X X Chỉ số đòn bẩy Tổng nợ/Tổng tài sản X X (Tổng nợ + Cổ phiếu
ưu đãi)/Tổng tài sản X
Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/Tổng vốn hóa thị trường
X X
Giá trị thị trường vốn
chủ sở hữu/Tổng nợ X Thu nhập giữ lại/Tổng
tài sản X X X
Chỉ số hoạt động
Doanh thu/Tổng tài sản X X
Chỉ số tài chính Altman 1968 Deakin 1972 Edmister 1972 Sinkey 1974 Altman và cộng sự 1977 Ohlson 1980 Altman 1993 Vốn lưu động/Doanh thu X X
Tiền mặt/Doanh thu X X
Tài sản ngắn hạn/Doanh thu X X Tài sản lưu động/Doanh thu X X Tồn kho/Doanh thu X Vốn chủ sở hữu/Doanh thu X Quy mô Ln(Tổng tài sản) X X Log(Tổng tài sản/ chỉ số GNP) X Khác Ln(lãi suất +15) X Ln(EBIT/Tổng các khoản trả lãi) X Độ lệch chuẩn của EBIT/Tổng tài sản X
(Tiền mặt + Trái phiếu kho bạc Mỹ)/Tổng tài sản
X
Lãi phải trả cho các khoản tiền gửi/Tổng doanh thu
X
Doanh thu từ cho
vay/Tổng doanh thu X
Dư nợ/(Vốn + Quỹ dự
trữ) X
Dư nợ/Tổng tài sản X
Chi phí hoạt động/Lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh X Chi phí khác/Tổng doanh thu X Dự phịng rủi ro cho vay/Chi phí hoạt động X
Thuế và các khoản phải
nộp/Tổng doanh thu X
Trái phiếu kho bạc
Mỹ/Tổng doanh thu X
(Nguồn: A model of Corporate Bankrupt in Thailand using MDA)
PHỤ LỤC 2: Danh sách các CTNY thuộc Mẫu I
Đơn vị tính: cổ phiếu, tỷ đồng
STT Mã CK Tên công ty Ngành cấp 2 Tên sàn KLCPLH hiện tại Tổng Tài sản 2008 Tổng Tài sản 2009 Tổng Tài sản 2010 Tổng Tài sản 2011 Lãi/Lỗ sau thuế 2008 Lãi/Lỗ sau thuế 2009 Lãi/Lỗ sau thuế 2010 Lãi/Lỗ sau thuế 2011 1 D11 Địa ốc 11 Bất động sản HNX 3,639,995 195 189 119 175 -16.5 36.8 31.7 36.6 2 PVL PVPOWER LAND Bất động sản HNX 50,000,000 559 761 833 944 4.7 54.5 -8.3 1.5 3 SCR Sacomreal Bất động sản HNX 100,000,000 5,427 6,416 7,279 6,774 -1.1 53.0 426.6 15.5
4 SRB SARA Công nghệ Thông tin HNX 8,500,000 68 67 90 90 1.7 -1.1 1.4 0.2
5 SAM Cáp viễn thông
SAM Công nghệ Thông tin HOSE 130,798,432 2,279 2,668 2,616 2,638 -75.9 232.3 118.5 -181.0
6 TLC Viễn thông Thăng
long Công nghệ Thông tin HNX 11,080,000 204 200 192 143 -52.5 0.3 -30.4 -35.9
7 MTG MTGAS Điện, nước & xăng dầu
khí đốt HOSE 11,999,995 183 209 279 311 -15.6 9.5 1.4 3.0
8 VMG Vimexco Gas Điện, nước & xăng dầu
khí đốt HNX 9,600,000 307 234 212 144 1.3 1.5 -39.8 -13.4
9 PPC Nhiệt điện Phả Lại Điện, nước & xăng dầu
khí đốt HOSE 323,154,614 10,797 11,744 11,541 11,795 -212.8 892.0 4.1 7.8
10 PDC Dầu khí Phương
Đơng Du lịch và Giải trí HNX 15,000,000 306 313 185 188 3.1 -59.8 1.9 3.0
11 VHG Đầu tư & SX Việt
Hàn
Hàng & Dịch vụ Công
nghiệp HOSE 25,000,000 487 527 540 534 -17.4 2.0 14.8 -30.6
12 ILC Hợp tác LĐ với NN Hàng & Dịch vụ Công